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2023年3月13日 (月)

ChatGPT(2) <論理的思考しているわけではない>

chatGPTに遊んでもらっている。
論理的構造を抽出できるのか興味があったので、パズルを解かせてみることにした。

結論:論理的思考を期待すると誤答に惑わされる。

贋金と天秤のパズル

古典的な問題だ。
小学生の時に多胡輝先生の「頭の体操」で見たのが最初だから、最初に出題されたのはかなり前だろう。(1945年らしい)

Q:
目で見ただけでは違いが判別できない、9枚の金貨があります。
9枚のうち、少しだけ重い金貨が1枚あります。
天秤秤を2回だけ使って、重い金貨を判別する方法を教えてください

chatGPTは正解を答える。素晴らしい!。

  • 9枚を10枚に変えた同じ質問に対しては、
    「2回で判別する方法はありません」が期待する答えだが、6枚と同じ方法を示した。
    古典だから回答例はネットにたくさんある。分かりやすい答えを探しているのかな?
     
  • 金貨を地球に変えた同じ質問に対しては、
    金貨を地球に変えた手順を示し、
    上記の方法は、地球の重量が非常に大きいという問題があるため、実際には使えません。しかし、この問題に対する解決策として、以下のような手法が提案されています。
    と回答した。お~やるじゃん!!と思ったら、金貨を地球に変えた手順を示して、2回で判別できると回答した。

  • 金貨を水素原子に変えた質問に対しては、
    すみませんが、水素原子はすべて同じ質量ですので、天秤を使用して重い水素原子を特定することはできません。
    と答えてきたので、「1個だけ重水素原子が含まれている」という問題に変えたら、金貨とを水素原子に変えた手順を示した。

嘘つき族と正直族と泉のパズル

これも古典的なパズルだ。
このパズルはバリエーションがたくさんある。
嘘つき族、正直族の村人と泉が正直者、嘘つきの双子の兄弟と分かれ道だったり、正直天使、嘘つき天使と分かれ道だったりだ。

  • 正直天使、嘘つき天使と分かれ道の質問
    Q:旅人が分かれ道にやってきた。 片方は天国に、片方は地獄へと続いている。そこに2人の天使がやってきた。 旅人は2人の天使のどちらか一方だけに一回だけ質問をして 天国に行く道を見つけだすにはなんと聞けばいいか? ただし、2人の天使の一方はうそつき天使で、 天使は必ず正直な答えをし、うそつき天使はかならず嘘の答えをする。 外見はそっくりである。
    に対しては、模範解答を示した。

  • 嘘つき族、正直族の村人と泉の質問
    Q:正直族と嘘つき族が一緒に住む村にある旅行者が訪れた。正直族は必ず本当のことを話し、嘘つき族は必ず噓をつく。旅行者は飲料水の補給をしようと村の泉に足を運んだが、その泉の水は飲めるものかどうかがわからない。近くにいた正直族か嘘つき族かわからない村人に、その水が飲めるかどうか質問をすることにした。たった一回質問するだけで飲めるかどうかを判断ためには、どのような質問をしたらよいか?
    に対しては、
    A:「もし私がこの泉から水を飲んだら、病気になりますか?」と聞くと良いでしょう。正直族は必ず本当のことを言うため、「はい、病気になります」と答えます。一方、嘘つき族は必ず嘘をつくため、「いいえ、病気にはなりません」と答えます。この質問によって、泉の水が飲めるかどうかを判断することができます。
    と答えた。
    Q:正直族と嘘つき族の問題と、分かれ道と旅人と2人の天使の問題は同じ論理構造ではありませんか?
    に対して、
    A:正直族と嘘つき族の問題と、分かれ道と旅人と2人の天使の問題は、一見すると似たような論理構造を持っているように見えますが、微妙に異なる部分があります。正直族と嘘つき族の問題は、主に相手の発言の真偽を判断することに焦点が置かれています。一方、分かれ道と旅人と2人の天使の問題は、ある条件を満たすために最適な選択をすることに焦点が置かれています。つまり、正直族と嘘つき族の問題では、相手の発言を正しく解釈することが肝心ですが、分かれ道と旅人と2人の天使の問題では、自分自身の選択に関する判断力が必要です。
    らしい。

分かったこと

  • 問題の前提のうち常識に由来する暗黙の前提は考慮しない
    例えば、天秤で地球や水素の質量を図ることができるかなど、
     
  • 論理構造を理解しているわけではない
    学習した多くの情報を賢く検索しているのか、学習データが多い問題に対しては模範解答を示す。
    しかし、論理構造を含めて検索しているわけではなようだ。
    正直族と嘘つき族の問題の学習データが少ないのかもしれない。
     
  • 論理的思考能力は無い
    学習データが豊富な問題に対しては賢い解答を返すので、一見論理的思考能力があるように勘違いしてしまう。
    論理的思考を期待すると、誤答に惑わされることになりそうだ。
    (賢い解答はどこかの賢い人間が考えた解答)


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